Мишени иммунного ответа выявили при сравнении белков патогена и хозяина

Основой адаптивного иммунитета является узнавание пептидов, не принадлежащих организму. Из этого следует, что одним из адаптивных механизмов паразитов (включая вирусы и бактерии) является исключение из своего репертуара пептидов, не присутствующих в организме хозяина, и замена их на пептиды, соответствующие пептидам хозяина. Благодаря этому по сходству пептидного набора можно выявить, к какому хозяину адаптирован паразит. В новой работе ученые из Чехии показали, что сравнение пептидных наборов может также помочь идентифицировать потенциальные мишени иммунного ответа.

Исследователи использовали находящиеся в открытом доступе протеомы человека и SARS-CoV-2. На их основе были сгенерированы библиотеки пента-, гекса- и гептапептидов для обоих организмов. Далее авторы получили список потенциальных мишеней иммунного ответа, отобрав пептиды, присутствующие у SARS-CoV-2, но не у человека. В этот список вошли 983 (10,2%) из 9609 пентапептидов, 7091 (73,7%) из 9620 гексапептидов и 9334 (97,2%) из 9598 гептапептидов SARS-CoV-2.

Для верификации метода ученые использовали набор иммуногенных мишеней, экспериментально выявленных другим коллективном. Для расчета чувствительности метода оценивалось, сколько из экспериментально выявленных мишеней содержат предсказанные пептиды. Из 734 эмпирически выявленных мишеней 293 (39,9%) содержали хотя бы один из предсказанных пентапептидов, 727 (99,0%) — один из предсказанных гексапептидов и 734 (100%) — один из предсказанных гептапептидов. Это значительно больше, чем при случайном выборе «потенциальных мишеней» из библиотеки пептидов SARS-CoV-2. При отдельном анализе мишеней Т-хелперов и цитотоксических Т-клеток чувствительность метода для первых оказалась примерно в два раза выше, чем для вторых.

Для определения специфичности метода авторы проверили, сколько из предсказанных пептидов присутствует среди экспериментально выявленных иммунных мишеней. Так, 296 (30,1%) из 983 потенциальных пентапептидов, 2124 (30,0%) из 7091 гекспапептида и 2525 (27,1%) из 9334 гептапептидов были представлены хотя бы в одной экспериментально идентифицированной иммунной мишени. Статистическое отличие от случайной выборки пептидов наблюдалось только для гексапептидов. При отдельном анализе пептидов S-белка и остальных белков вируса было показано значимое отличие от случайной выборки для гексапептидов S-белка и гептапептидов, не относящихся к S-белку.

Таким образом, представленный метод обладает сравнительно высокой чувствительностью, но низкой специфичностью. Авторы считают, что новый метод может быть использован в случаях, когда эмпирические алгоритмы недоступны, например при разработке некоторых ветеринарных вакцин. В остальных случаях исследователи рекомендуют комбинировать новый метод с эмпирическими подходами, так как существует множество факторов, которые затруднительно предсказать in silico. Так, играет роль индивидуальная изменчивость набора пептидов и особенности связывания пептидов с MHC. Авторы предлагают алгоритм, при котором новый метод используется для идентификации вирусных пептидов, не присутствующих в организме хозяина, с дальнейшей экспериментальной идентификацией среди них функциональных иммунных мишеней. Такой подход может повысить эффективность разработки вакцин.

Биоинформатика открывает новый путь разработки антибиотиков